基于小波变换和连续Hopfield神经网络的重叠峰解析策略

• 作者: 徐喜荣 李兴华 李金泽 潘子琦
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 重叠峰解析 曲线拟合 小波变换 Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 97-105
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4414字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7511/dllgxb201901013

摘要

针对化学谱图分析中的重叠峰解析问题,提出了一种基于小波变换和连续Hopfield神经网络的谱图重叠峰解析策略.使用高斯函数作为曲线拟合的数学模型,将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合.首先,根据检测信号卷积型小波变换中奇异点特性分析原理,利用卷积型小波变换方法寻找信号的特征点,并根据特征点对信号做出初步解析;然后,构造解析峰参数与解析误差之间的函数关系,并以之作为连续Hopfield神经网络的能量函数;最后,根据该网络自我演化特性经过指定次数的迭代得到误差函数的极小值点,进而得到谱图重叠峰的最终解析参数.谱图重叠峰模拟解析表明,所提算法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐喜荣	大连理工大学计算机科学与技术学院	19	45	3.0	6.0
2	潘子琦	上海交通大学计算机科学与工程系	1	1	1.0	1.0
3	李兴华		1	1	1.0	1.0
4	李金泽	大连理工大学计算机科学与技术学院	2	6	1.0	2.0